北京整年天氣情況分析

時間 2019-12-13

標籤北京整年天氣情況分析简体版

原文原文鏈接

本文來自 @範洺源投稿，在其基礎上作了點修改

最近在學爬蟲和數據分析，看到 天氣網 上有國內城市一年的天氣歷史數據，想以此爲數據源練習一下，因而就有了這個項目。今天在此簡單介紹一下實現思路和最終效果。css

用到的相關庫包括：html

requests
bs4
pandas
matplotlib
seaborn
pyecharts

分析數據源

天氣網的 歷史天氣預報查詢 頁面（ http:// lishi.tianqi.com/）上有各城市的數據。以北京爲例，打開頁面以後通過簡單的嘗試就能夠發現，每月的數據是以 http://lishi.tianqi.com/{城市的拼音}/{年份+月份}.html 這樣的地址來展現的，因而可據此構建一個函數，函數的做用是默認返回北京市2018年1月到12月的 url：python

def get_url(city='beijing'):
    for time in range(201801,201813):
        url = "http://lishi.tianqi.com/{}/{}.html".format(city,time)
        yield url

爬取數據

有了 url 地址就能夠用 requests 來抓取。這裏要注意，得加上本身的 cookies ，不然會返回 404 頁面，應該是對方網站作了反爬。拿到返回值以後，我用 bs4 庫的 select 函數提取數據。select 函數使用的是 css 選擇器 的語法。因爲須要進行必定的數據分析，因此這裏沒有將數據保存到文件，而是直接使用 pandas 的 dataframe 進行儲存。編程

html = requests.get(url=url, headers=header, cookies=cookie)
soup = BeautifulSoup(html.content, 'html.parser')
date = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(1) > a")
max_temp = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(2)")
min_temp = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(3)")
weather = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(4)")
wind_direction = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(5)")
date = [x.text for x in date]
max_temp = [x.text for x in max_temp[1:]]
min_temp = [x.text for x in min_temp[1:]]
weather = [x.text for x in weather[1:]]
wind_direction = [x.text for x in wind_direction[1:]]
data = pd.DataFrame([date,max_temp,min_temp,weather,wind_direction]).T

對12個月份進行抓取後再彙總，就獲得了北京2018年整年的天氣數據，包括 最高溫度、最低溫度、天氣情況、風向 等信息。適當加工下信息，咱們用一些圖表來進行可視化的展現：cookie

平均溫度的分佈

seaborn.distplot(result['平均溫度'])

平均溫度是使用每日最高溫度和最低溫度取平均的值。北京平均溫度在0度和20多度的日子是最多的。app

按月查看溫度走勢

result.groupby(result['日期'].apply(lambda x:x.month)).mean().plot(kind='line')

天氣情況分佈

seaborn.countplot(result['天氣情況'])

晴天和多雲是北京一年中主要的天氣。echarts

各月降水天數統計

line = pyecharts.Line("各月降水天數統計")
line.add("降水天數", month, is_rain, is_fill=True, area_opacity=0.7, is_stack=True)
line.add("未降水天數", month, no_rain, is_fill=True, area_opacity=0.7, is_stack=True)

這裏用 pyecharts 作了一個堆疊折線圖。北京的降水天數很少，主要在七、8月份。能夠對比下重慶的數據，差異就很明顯了：函數

風向統計

directions = ['北風', '西北風', '西風', '西南風', '南風', '東南風', '東風', '東北風']
schema = []
v = []
days = result['風向'].value_counts()
for d in directions:
    schema.append((d,100))
    v.append(days[d])
v = [v]
radar = pyecharts.Radar()
radar.config(schema)
radar.add("風向統計", v, is_axisline_show=True)

爲了讓結果更加直觀，這裏採用了 pyecharts 裏的 雷達圖 ，而且將8個維度按真實方向的角度來排列。一般認爲，北京冬季盛行西北風，夏季盛行東南風。不過從數據上來看，西南風纔是北京2018年的最熱門的風向。網站

以上就是我這個項目所作的工做，內容仍是比較基礎的。你們能夠作進一步的擴展，好比爬取其餘的城市，而後進行全國多城市的天氣比較，或者結合地圖進行可視化。url

幾個相關庫的官網都很不錯，供參考：